绘制进化算法的搜索空间答案

【问题标题】：Plotting an evolutionary algorithm's search space [closed]绘制进化算法的搜索空间
【发布时间】：2014-01-02 23:56:01
【问题描述】：

我正在研究离散优化问题，我想绘制搜索空间。实际上，我希望在搜索空间中直观地看到突变和交叉操作。我对此没有任何想法！

谁能告诉我如何在 MATLAB 中为遗传算法的离散优化问题绘制搜索空间？

【问题讨论】：

【解决方案1】：

这很困难，因为很明显，GA 搜索高维空间。

你可以试试Chernoff faces，但我从不喜欢他们。

我尝试过的一种可视化方法是跟踪整个人群中基因的度量熵。如果将该值（范围从 0..1）映射到颜色范围，则可以将整个种群的熵可视化为一行彩色框（每个基因一个）。将下一代的行放在其下方（或上方），使您的 Y 轴代表时间。

生成的图像直观地显示了快速收敛的区域（度量熵趋于 0）与搜索花费更多时间的区域，并且我认为至少为搜索的动态提供了少量价值。

【讨论】：

非常感谢，这似乎是一个实用的方法，但我没有任何关于度量熵 o 基因的信息，你能帮我简单解释一下吗？
度量熵是香农熵除以字符串的长度。 shannonentropy.netmark.pl 在 GAs 中，种群中每个基因的熵非常有用，因为低熵意味着种群已经收敛（对于特定基因），而接近 1 的熵意味着 GA正在整个超平面上进行广泛搜索。